ColNav：面向结肠镜检查的实时结肠导航系统
计算机视觉与模式识别
2023-06-08 v1 人机交互
机器学习
摘要
通过结肠镜检查进行结直肠癌筛查仍是全球主导标准，因为它能够识别癌前或腺瘤性病变，并可在检查过程中直接将其切除。然而，内镜医师未能识别此类病变会增加病变进展为后续结直肠癌的可能性。归根结底，结肠镜检查仍依赖于操作者，而不同内镜医师之间检查质量的巨大差异受其操作技术、培训和勤勉程度不同的影响。本文提出了一种用于光学结肠镜（OC）的新型实时导航引导系统。我们提出的系统采用实时方法，显示结肠的展开表示以及指向未检查区域的局部指示器。这些可视化在检查过程中呈现给医师，提供可操作且易于理解的实时引导以指向未探查区域，同时无缝融入医师的工作流程。通过覆盖实验评估，我们证明我们的系统获得了更高的息肉召回率（PR），并且在覆盖预测方面与医师具有较高的一致性信度。这些结果表明，我们的实时导航引导系统有潜力提高光学结肠镜的质量和有效性，并最终改善患者预后。
引用
@article{arxiv.2306.04269,
title = {ColNav: Real-Time Colon Navigation for Colonoscopy},
author = {Netanel Frank and Erez Posner and Emmanuelle Muhlethaler and Adi Zholkover and Moshe Bouhnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.04269},
year = {2023}
}